一种改进K-means模型的城市轨道交通突发事件分级方法

来源：交通运输系统工程与信息杂志2019年第3期北京时间：

作者：郑宣传，魏运，秦勇，王铭铭，陈明钿，赵华伟

单位：1. 北京城建设计发展集团股份有限公司，北京 100037；2. 北京交通大学 交通运输学院，北京 100044 3. 城市轨道交通绿色与安全建造技术国家工程实验室，北京 100037

摘要：针对城市轨道交通事件量化分级的难题，本文提出了一种改进的 K-means聚类的突发事件分级方法.首先，从事件类型、持续时间、影响程度等方面分析各种类型事件的特征规律，提取 8个关键特征量用于聚类分析；其次，应用主成分分析法提取 4个主成分变量并提出权重系数计算方法，实现特征向量降维；提出了基于密度扫描的初始聚类中心确定方法，并将改进的 K-means聚类算法应用于地铁突发事件的分级.案例结果表明，与原始 K-means聚类方法对比，应用本文提出的改进方法聚类效果更佳.研究成果已应用于北京地铁应急指挥系统，验证了本文方法的可行性.

关键词：交通工程,突发事件,主成分分析,K-means聚类,分类分级

基金资助：国家重点研发计划/National Key Basic Research Program of China(2016YFB1200402)；北京市拔尖人才项目/ Beijing Top Talents Project(2016000021223ZK33).